Velkommen til æraen med agenter – ikke menneskelige, men smartere, skalerbare, alltid på digitale agenter. Mens alle er opptatt med å snakke om hva AI kan gjøre, bygger vi i Switas allerede med det.

Som en verifisert leverandør på Deepin AI Agent Marketplace, har vi laget praktiske, virkelige AI-agenter som aktivt støtter Growth, CRO (Conversion Rate Optimization) og produktteamDenne artikkelen utforsker bruksscenariene vi implementerer i dag – og hvordan AI-agenter utvikler seg fra å være moteord til forretningsverktøy.

Hva er en AI-agent (og hvorfor bør du bry deg)?

La oss holde det enkelt:
An AI-agent er et autonomt system som utfører oppgaver på dine vegne basert på mål du setter, ved hjelp av verktøy, logikk og til og med flertrinns resonnement.

De er ikke bare smartere chatbots. De går lenger enn å svare – de planlegger, iverksetter handling, observerer resultatene og gjentar. Tenk på dem som praktikanter som ikke sover, ikke går glipp av detaljer og lærer på jobben.

Use Case #1: The Autonomous Growth Hacker

problem: Budsjettet blør på kampanjer som gir dårlige resultater. Lag kan ikke fange det raskt nok.
Agent i aksjon:

  • Overvåker annonsekampanjer på tvers av Google, Meta og TikTok.
  • Oppdager uregelmessigheter som skyhøye CPC eller lav CTR.
  • Anbefaler (eller utfører) budsjettskifter, pauser eller kreative bytter.
  • Trekker ytelsesdata inn i dashbord og leverer en morgenrapport.

Utfall: Kampanjer forblir slanke, optimaliserte og gir høy ytelse uten å vente på det ukentlige rapportmøtet.

Use Case #2: UX Conversion Sentinel

problem: Du gjorde en liten endring. Konverteringer falt. Ingen la merke til det før slutten av måneden.
Agent i aksjon:

  • Kobles til Clarity, Hotjar eller GA4 for å overvåke brukerflyt daglig.
  • Flagger friksjonsmønstre: raseriklikk, danner forlatelser, spretter pigger.
  • Gir raske hypoteser som: "Ny CTA-farge reduserte konverteringen med 12 % på mobil."
  • Sender Slack-varsler eller oppretter oppgaver i prosjektstyringsverktøyet ditt.

Utfall: Konverteringsovervåking i sanntid. Proaktive UX-fikser før inntektene får et slag.

Brukstilfelle #3: Produktfeedback-synthesizeren

problem: Du har et hav av tilbakemeldinger og funksjonsforespørsler. Hva bør du bygge videre?
Agent i aksjon:

  • Skanner støttechatter, appanmeldelser, Canny-tavler, NPS-kommentarer.
  • Klynger tilbakemelding ved hjelp av semantisk søk ​​(LLM + innebygging).
  • Rangeres etter haster, hyppighet og potensiell påvirkning.
  • Leverer en prioritert produktoppdatering av veikart.

Utfall: PM slutter å gjette. Funksjoner er drevet av ekte stemme-til-kunde-innsikt, ikke meninger.

Hvorfor dette fungerer (og hvor det ikke fungerer ... ennå)

AI-agenter er best på:

  • Gjentatt analyse (hva endret seg?)
  • Mønstergjenkjenning (hva fungerer?)
  • Utførelse på lavt nivå (iverksette tiltak eller sende varsler)

Men de er ikke:

  • Helt autonome beslutningstakere (ennå)
  • Fri for hallusinasjonsrisiko
  • En erstatning for menneskelig intuisjon

Det er derfor på Switas, parer vi agentene våre med strukturerte rekkverk og verifisering av mennesker – slik at du får både hastighet og nøyaktighet.

Hva er det neste: Den agentdrevne stabelen

Vi bygger mot et modulært AI-agentrammeverk – et der hvert team ved en oppstart eller oppskalering kan ha agenter koblet til stabelen deres, skreddersydd til deres KPIer og verktøy.

As en verifisert Deepin-leverandør, vi er glade for å presse dette økosystemet fremover – samarbeidsutviklende agenter som hjelper bedrifter:

  • Test mer, gjett mindre (vekst)
  • Overvåk mer, få mindre panikk (CRO)
  • Bygg smartere, ikke høyere (produkt)